論文の概要: Copyright and Competition: Estimating Supply and Demand with Unstructured Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16120v2
- Date: Fri, 19 Sep 2025 14:39:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-22 16:14:15.496733
- Title: Copyright and Competition: Estimating Supply and Demand with Unstructured Data
- Title（参考訳）: 著作権と競争:非構造化データによる需給推定
- Authors: Sukjin Han, Kyungho Lee,
- Abstract要約: クリエイティブ産業における著作権の競争力と福祉効果について検討する。
世界最大のフォントマーケットプレースからのデータを用いて、スタイリングされたデザイン製品(フォント)について研究する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.191505742658975
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We study the competitive and welfare effects of copyright in creative industries in the face of cost-reducing technologies such as generative artificial intelligence. Creative products often feature unstructured attributes (e.g., images and text) that are complex and high-dimensional. To address this challenge, we study a stylized design product -- fonts -- using data from the world's largest font marketplace. We construct neural network embeddings to quantify unstructured attributes and measure visual similarity in a manner consistent with human perception. Spatial regression and event-study analyses demonstrate that competition is local in the visual characteristics space. Building on this evidence, we develop a structural model of supply and demand that incorporates embeddings and captures product positioning under copyright-based similarity constraints. Our estimates reveal consumers' heterogeneous design preferences and producers' cost-effective mimicry advantages. Counterfactual analyses show that copyright protection can raise consumer welfare by encouraging product relocation, and that the optimal policy depends on the interaction between copyright and cost-reducing technologies.
- Abstract（参考訳）: 我々は,創造的産業における著作権の競争力と福祉効果について,創造的人工知能などのコスト削減技術に面して検討する。
創造的製品は、しばしば複雑で高次元の非構造化属性(例えば画像やテキスト)を特徴付ける。
この課題に対処するため、世界最大のフォントマーケットプレースからのデータを用いて、スタイル化されたデザイン製品、フォントを研究します。
ニューラルネットワークの埋め込みを構築し、非構造化属性を定量化し、人間の知覚と一致した方法で視覚的類似度を測定する。
空間回帰とイベントスタディ分析は、競合が視覚的特徴空間において局所的であることを示す。
このエビデンスに基づいて、我々は、組込みを取り入れ、著作権に基づく類似性制約の下で製品の位置を捉え、供給と需要の構造モデルを構築します。
我々の推計では、消費者の不均一なデザインの好みと生産者によるコスト効果の模倣の利点が明らかになっている。
対人的分析は、著作権保護が製品移転を促進することによって消費者の福祉を高めることを示し、最適政策は著作権とコスト低減技術の間の相互作用に依存することを示している。
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